谷歌官方剛剛發(fā)布了機器學習速成課程!內容涵蓋了機器學習相關概念以及機器學習工程知識，3月第一天!一起走進機器學習的世界!
地址：https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/
機器學習速成班(MLCC)。 該課程基于Google的一門內部課程演化而來，最初旨在幫助Google員工對AI和ML基礎知識有實踐式的了解，已有18,000名員工入學。 現在，Google正在通過“Lear
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Google 機器學習
物聯網(IoT)最初是脫胎于機對機(M2M)技術，如今不僅已被各行各業(yè)的企業(yè)機構列為頭等大事，而且已經好幾年了。盡管如此，這個概念距離達到成熟期還有很長的路要走。這條道路將技術、經濟和社會等諸多因素匯聚起來，共同創(chuàng)造新的數字化舞臺，服務于我們的生活、工作和娛樂。這是一個長遠的愿景，我們目前僅僅只是走在旅程的起步階段?！ 【W絡化、智能化、自主化 大多數企業(yè)機構都把物聯網看作是由多個階段構成的整體。大致的思路都是先把設備連接起來，然后使它們智能化，最后使它們自主化。例如，自動駕駛汽車就是典型的自主化。早
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機器學習 物聯網
KenSci是一家為醫(yī)療行業(yè)開發(fā)機器學習風險預測平臺的公司，該公司最近發(fā)表了一篇關于預測臨終死亡率并改善護理的論文。
這篇論文針對的是一個非常棘手的話題，對患者的最近六至十二個月內的死亡風險進行預測，它已經被人工智能促進協會(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)接受。處于危急關頭的是，在個人生命最后一年的護理花費了2050億美元。但這不僅僅是成本的問題。以下內容摘自《死亡與數據科學：預測生命的終結》(《Death
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機器學習
《麻省理工科技評論》于近日揭曉2018 年“全球十大突破性技術”，這份全球新興科技領域的權威榜單至今已經有 17 年的歷史。
1、給所有人的人工智能 AI for everyone
入選理由：將機器學習工具搬上云端，將有助于人工智能更廣泛的傳播
重大意義：目前，人工智能的應用是受到少數幾家公司統(tǒng)治的。但其一旦與云技術相結合，那它將可以對許多人變得觸手可及，從而實現經濟的爆發(fā)式增長。
主要研究者：Google,亞馬遜，阿里云，騰訊云，百度云，金山云，京東云
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機器學習 GAN
科技進步不斷推動人類生產力的提升，從傳統(tǒng)的手工制造到自動化、網絡化和智能化的生產。今天新一代信息技術帶來了許多變化，人工智能逐漸應用到工業(yè)制造等多個領域中去，并驅動了巨大的經濟價值。
傳統(tǒng)制造業(yè)依賴于廉價的勞動力，通過大批量生產的方式獲取更高的回報。然而，今天的市場變得越來越多樣化，消費者的需求在不斷變化，要求工廠有快速生產出不同型號產品的能力。
自動化和機器換人解決了勞動力不足的問題，但想要滿足今天小批量、多樣化的生產要求還是達不到。實現更高效率的生產需要通過工業(yè)物聯網、大數據分析和人工
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機器學習 自動化
科技進步不斷推動人類生產力的提升，傳統(tǒng)制造業(yè)依賴于廉價的勞動力，通過大批量生產的方式獲取更高的回報。采用機器學習改進生產系統(tǒng)，有利于企業(yè)提升業(yè)績效率。
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機器學習
以第四次工業(yè)革命為代表的工業(yè)物聯網(IIoT)正在發(fā)生。感知、測量、解讀、工業(yè)通信、網絡安全和邊緣計算(從簡單數據優(yōu)化到機器學習)等都將圍繞IoT與IT的大融合而發(fā)生演化或變革。
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IIoT 機器學習 傳感器 201803
在持續(xù)完善機器學習模型和訓練過程中，各種個人設備(如：移動設備、汽車和物聯網)發(fā)揮著不可或缺的作用。著重闡述了個人設備在優(yōu)化深度學習架構中發(fā)揮的關鍵作用。
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AI 機器學習 邊緣設備 個人設備 201803
Arm公司近期宣布了其Project Trillium項目，這是一套包括新的高度可擴展處理器的Arm IP組合，這些產品可以提供增強的機器學習(ML)和神經網絡(NN)功能。當前的技術產品主要針對移動設備市場，將讓全新的搭載機器學習功能的設備具有先進的計算能力，包括最先進的目標檢測功能?！ rm IP 產品事業(yè)部總裁 Rene Haas 表示：“隨著人工智能快速部署到終端設備，大量提升計算需求的同時，也要求保持出色的能效表現。&n
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Arm 機器學習
我們進入21世紀已近20年，從自主學習機器人、價格不再遙不可及的基組測序、到無處不在的數據存儲，不可否認，技術的發(fā)展從未如此之快。以此速度面向未來，我們是時候審慎思考我們將去向何方、我們該如何到達。
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機器學習，汽車
為了比競爭對手更好地服務其目標客戶，當今的嵌入式設計團隊正在尋求機器學習(ML)和深度學習(DL)等新技術，以便在有限的資源下按時向市場開發(fā)和部署復雜的機器和設備。借助這些技術，團隊可以使用數據驅動的方法構建復雜的單系統(tǒng)或多系統(tǒng)模型。?ML和DL算法不是使用基于物理學的模型來描述系統(tǒng)的行為，而是透過數據推斷出系統(tǒng)的模型。?傳統(tǒng)ML算法適用于處理數據量相對較小且問題的復雜度較低的情況。?但如果是像自動駕駛汽車這樣的大數據問題呢??解決這個挑戰(zhàn)需要采用DL技術。&n
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機器視覺 機器學習
2016年，“機器學習”還只是被Gartner?視為一個“流行詞”，到如今，它已發(fā)展成為幾乎所有?IT?人士都在思考、探索或執(zhí)行的一件事。毫無疑問，基于數據的分析和預測(機器從信息資源中學習，然后通知業(yè)務部門及其他部門并影響其行動)已經是當今迅速增長的最新、最熱門的技術領域之一。但對于那些正在進入機器學習領域的參與者來說，理想和現實之間仍無法平衡;正如每個不斷發(fā)展的新興事業(yè)一樣，基礎設施之水既能載舟，亦能覆舟?！ artner已經確定了三種主要的最佳實踐，基礎設施和運營
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機器學習 人工智能
當我進行以數據科學家進行自我介紹時，經常會被問道：“數據科學和機器學習有什么區(qū)別?”或者“這是不是意味著你在研究人工智能?”所以我將通過本文進行回答?！ ∵@些領域確實有很多重疊的地方，但它們并不是一個領域：即使很難用語言表達，這些領域的大多數專家也都能直觀的理解特定的工作是如何被分類為數據科學、機器學習或人工智能的?！ ∷栽谶@篇文章中，我提出了關于這三個領域差異的簡化定義: ·數據科學產生洞察力。 ·機器學習做出預測。 ·人工智能生成行為?！ ★@然，這不是一個充分條件：不是所有符合該定義的東西
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機器學習 AI
全球知名HRM SaaS廠商Workday日前宣布收購初創(chuàng)企業(yè)SkipFlag。該初創(chuàng)企業(yè)的業(yè)務重心集中在通過深度學習幫助企業(yè)解讀每天收集的大量數據。
Workday首席技術官Joe Korngiebel指出，此次交易使公司能夠突破在人力資源和財務規(guī)劃領域的軟件即服務，進入更先進的技術領域。他透露：“此次收購SkipFlag是我們在機器學習、高級搜索以及自然語言處理等領域持續(xù)投入的一大進展，從而實現了產品速度以及智能化的提升，進而為用戶提供所需的見解。&r
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機器學習
2018年消費電子展上的人工智能不是焦點，但在消費電子展外，真正的機器學習正在改變世界。
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機器學習 AI
機器學習介紹
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